Yapay Zeka
Çözümleri

Ekibinizin kendini tekrar ettiği yerlere bakıyoruz: aynı sorular, aynı yeniden yazma, aynı belgenin tekrar tekrar özetlenmesi. Adayları hacim, hata toleransı ve sonucun ölçülebilirliğine göre puanlıyor; yapay zekanın doğru araç olmadığı işleri de açıkça söylüyoruz.

Sistemin cevap üreteceği malzemeyi topluyoruz: ürün verisi, politikalar, geçmiş destek yazışmaları, kılavuzlar, sözleşmeler. İçerik temizlenip parçalara ayrılıyor, vektör dizinine gömülüyor ve bir güncelleme akışına bağlanıyor; böylece bilgi bankası sessizce eskimiyor.

Birkaç hafta içinde sunum değil, sizin gerçek içeriğinizden gerçek sorulara cevap veren çalışan bir prototip görüyorsunuz. Modelin nerede güçlü olduğunu ve arama katmanının nerede geliştirilmesi gerektiğini anlamanın tek güvenilir yolu kendi verinizle test etmek.

Doğru cevabı bilinen sorulardan ve sistemin cevaplamayı reddetmesi gereken örneklerden oluşan bir değerlendirme seti kuruyor, her prompt değişikliğini bu sete karşı ölçüyoruz. Kısıtlar konuyu daraltıyor, iç bilgilerin paylaşılmasını engelliyor ve modeli uydurmak yerine bilmiyorum demeye zorluyor.

Asistanı işin gerçekten yapıldığı yere bağlıyoruz: web sitesi sohbeti, WhatsApp veya Instagram, bir iç panel ya da API'leri üzerinden ERP ve destek sisteminiz. Yayına önce dar bir kapsamla çıkıyor, kayıtlar temiz göründükçe kapsamı genişletiyoruz.

Konuşmalar, insana devirler, cevaplanamayan sorular ve token maliyetleri kayıt altına alınıp düzenli olarak inceleniyor; çıkan boşluklar doğrudan bilgi bankasına ve promptlara dönüyor. Modeller hızla değiştiği için sistemi taşınabilir tutuyor, daha iyi veya daha ucuz bir model çıktığında yeniden ölçüyoruz.